卷積神經網絡卷積層和池化層學習、權值共享！！

鏈接地址：卷積神經網絡_（1）卷積層和池化層學習 卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層：用它來進行特徵提取，如下： 輸入圖像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷積層是一個5*5*3的filter(感受野)，這裏注意：感受野的深度必須和輸入圖像的深度相同。通過一個filter與輸入圖像的卷

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